Posts tagged インターフェース

未来の「ガラス」

さしづめ「ガラス2.0」といったところでしょうか。
ただこの手の空想インターフェースはもうお馴染みになってしまいましたね。

解説付きのムービーもこちらにあります

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テディベア型ロボットが参考出展 「富士通フォーラム2010」

東京国際フォーラムで5月13日と14日に開催された「富士通フォーラム2010」で、「人にやさしいソーシャルロボット」として、株式会社富士通研究所が開発中のテディベアのぬいぐるみ型のロボット端末が出展された。親和的な外見と幼児的なふるまいにより、ユーザーとの親和的な関係性を構築することを目指しているという。

外見は子ぐまのぬいぐるみ型で、ブースでは「子ぐま型ソーシャルロボット」と呼ばれていた。自由度は12。うちわけは、顔3(耳折りたたみ、まぶた開閉、口開閉)、首3(うなずき、首振り、首かしげ)、肩2×2、股関節1×2。座ったままの状態で、歩いたりすることはできない。

鼻の部分にカメラを内蔵。顔を認識してアイコンタクトする

鼻の部分にカメラを内蔵。顔を認識してアイコンタクトする

鼻部分にカメラを搭載しており、ユーザーの顔を認識し、そちらに顔を向けてアイコンタクトを取る。ロボットが顔認識した状態でユーザーが手を振ると、ロボットも手をふりかえす。

また全身柔らかいボディには傾斜センサー、マイク、スピーカーのほか、13カ所にタッチセンサーを内蔵している。腕にもセンサーがあり、握ると反応する。体を触るとくすぐったがたり、気持ちよさそうな動作を行うなど、スキンシップや非言語コミュニケーションによるインタラクションを重視している。

用途としてはネットワーク機器とユーザーの間を取り持つ擬人化エージェント・ロボット端末で、直接のインタラクションによるユーザーの状態の把握とそれに応じたネットワーク連携サービスの実現を目指しているという。

具体的には、介護施設や高齢者世帯、家庭、学校や保育園などでの活用を想定している。ブースでは介護施設での利用を想定した体操動作やアゴの運動のデモなども行われていた。

実用時期は未定で、用途に関してもまだ検討中で、アイデアを求めている段階という。会場では多くの来場者が集まっていた。

実用時期は未定

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触覚の予測と定量化に向けた基礎技術を開発 NECと宇都宮大学

指先のシミュレーション図

指先のシミュレーション図

引用元: 触感覚の予測、定量化に向けた基礎技術を開発(2010年4月9日): プレスリリース | NEC.

NECは宇都宮大学と共同で、CTとMRIによる指先の測定と、指の構成要素の挙動予測を組み合わせることで、指先が物に接触して変形する度合いを高精度にシミュレーションする技術を開発したと発表した。

今日では機器の小型化・機能向上に加えて、長時間装着しても違和感がなく、スイッチの押し心地などインターフェースにも配慮した設計が重要になっている。人体の変形を高精度に予測し、人の感覚との相関をとることで、心理的要因を定量化し、使い心地の良い機器を効率的に開発するために用いる。今後はさらに分析を進め、触り心地や持ち心地の定量化を行い、携帯端末やウェアラブル機器におけるインターフェース開発への利用を目指す。

これまで、被験者モニターによらずに人体の変形量を予測するためには、特定の部位の形状や構成要素を、単純化して解析する有限要素法が取られてきた。しかし、この方法では、人体内部までの正確な形状の測定や、外的な刺激による部位の動きや影響の伝播などの正確なシミュレーションは困難だった。

今回開発された技術では、宇都宮大学の人体測定技術と、NECの長年に渡る携帯端末などで培ってきた解析ノウハウにより、高精度の変形予測を実現したとい う。

指先解析図

指先解析図

まず宇都宮大学と共同で、CT画像により皮膚・皮下組織・指骨を、MRI画像により皮下組織の脂肪組織を識別し測定する手法を開発した。高精度なCTを用い、MRI装置のスライス面を指に対し垂直になるよう微調整を加えながら撮影することで、より詳細な測定を実現したという。

さらにこの測定技術を用いて識別した指の構成要素をそれぞれ、指骨・爪を剛体、皮下組織・皮膚を弾性体、脂肪組織を弾性流動体に分類した。これらを1ミリ四方で分割した指先の部位に割り当て、測定データを元に分類ごとの特性を考慮しながら、全体としてどのような挙動を示すか予測する。これにより、実際の指の変形に近い高精度なシミュレーションを実現したという。


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BMI用に半年以上の長期安定使用が可能な「慢性留置型ECoG電極」を開発 理研

剣山状電極(左)と今回開発した慢性留置型ECoG電極(右)

剣山状電極(左)と今回開発した慢性留置型ECoG電極(右)

引用元: 長期安定性を誇るブレインマシンインターフェイス(BMI)技術を確立|2010年 研究成果|独立行政法人 理化学研究所.

理研脳科学総合研究センター 適応知性研究チームの藤井直敬チームリーダーとジーナス・チャオ(Zenas Chao)研究員らは、従来手法より低侵襲で、半年以上の長期安定使用が可能な「慢性留置型ECoG電極」を開発したと発表した。

サルを使った実験で数カ月間に渡って安定したデコーディング性能(脳内部の複数の部位から同時に記録される神経活動を基に、運動情報や、行動の意志などの情報を予測するデコーダーの予測性能)を維持することができたという。オンライン科学雑誌『Frontiers in Neuroengineering』に3月31日に掲載された。

ECoG(electrocorticogram、脳表脳波、皮質脳波)電極は、大脳皮質表面に留置されるシートタイプの低侵襲型電極。元々はてんかん発作の病巣部位を特定するための診断補助手段として使われているもので、脳内の多点から神経活動を同時に記録することができる。てんかん用のECoG電極は長期留置を目的として設計されていないが、約6カ月〜12カ月にわたる長期間脳内に留置するために、新しく設計し直した。

BMI(Brain Machine Interface)技術とは、外部の機器と脳を接続する技術で、脳の信号を読み取り(デコーディング)、考えただけでさまざまなデバイスの操作を可能にするコミュニケーション技術である。

従来BMI研究に使われていた脳活動記録用の電極は、剣山状の高密度電極(剣山状電極)がほとんどだった。従来型BMIは、この剣山状電極を脳内部(実質)に刺入し、神経細胞活動の情報を記録することで、脳の表現する行動の意志を抽出する。しかし、電極そのものが異物であり、異物を排除しようとする脳内の免疫反応が発生するため、時間が経過するに従って電極の性能が低下し、脳内留置の数カ月後にはほとんどの電極が使用不可能になっていた。

今回の研究チームは、従来型BMI技術が抱える長期安定性の欠如と高い侵襲性という2つの問題を解決するために、ECoG電極と呼ばれる電極を改良し、その性能を評価した。ECoG電極は、脳の表面に留置するだけなので、脳実質に直接的なダメージを与えることが少なく、剣山状電極と比較して比較的侵襲性が低いという利点がある一方、デコーディング性能は剣山状電極と比べると低く、あまり実用的ではないと考えられていたという。

研究チームは、独自に開発した長期留置目的のECoG電極を、2頭の日本サルの硬膜下にインプラントし(埋め込み)、半年からほぼ1年に渡って、そのデコーディング性能と長期安定性を検討した。

新たな慢性留置型ECoG電極では、これまで皮膚表面に置いていたリファレンス電極とグランド電極を頭蓋内に留置する。これによって神経活動の記録時に発生するノイズが大幅に低減でき、日時を問わず安定した神経活動記録ができるようになった。

ヒト用のECoG電極は、外部装置に接続するコネクタが短期使用を目的に作られていたため脆弱で不安定だったため、コネクタ部分を長期間使用可能な防水式に置き換え、頭部に固定した。これらの改良により、ほとんどメインテナンスを必要としない、プラグ&プレイの記録システムが実現したという。

実験中は、慢性留置型ECoG電極を用いた脳神経活動記録と同時に、サルの行動をモーションキャプチャによって詳細に記録した。その後、脳神経活動を基にサルの行動を予測する計算モデル(デコーダー)を作製し、そのデコーダーが神経活動から予測する「手」の3次元位置と、実際にモーションキャプチャが記録した「手」の位置を比較し、デコーダーの予測性能を検討した。

慢性留置型ECoG電極を用いた脳神経活動記録とサルのモーションキャプチャ記録。 A) 2頭のサルの大脳皮質表面に慢性留置型ECoG電極をインプラントした。 B) 神経活動記録中のサルは、腕を動かして目の前に提示される報酬を手に入れる運動課題を行っている。サルの行動はモーションキャプチャを用いて記録し、動かしている腕の手首位置を、デコーダーの予測位置と比較した。

慢性留置型ECoG電極を用いた脳神経活動記録とサルのモーションキャプチャ記録。 A) 2頭のサルの大脳皮質表面に慢性留置型ECoG電極をインプラントした。 B) 神経活動記録中のサルは、腕を動かして目の前に提示される報酬を手に入れる運動課題を行っている。サルの行動はモーションキャプチャを用いて記録し、動かしている腕の手首位置を、デコーダーの予測位置と比較した。

デコーダーが神経活動から予測するサルの手の動きの軌跡と、実際の手の動きを比較すると、剣山状電極を用いた従来型のデコーダーの性能とほぼ遜色ないことが分かった。ECoG電極を用いて、このような高いデコーディング性能を示した報告は、これまで無く、剣山状電極に比べて低侵襲である慢性留置型ECoG電極が、BMI技術の1つとして有用であることが明らかになったとしている。

次に、そのデコーディング性能が時間経過に伴ってどのように変化するかを検証した。通常、剣山状電極を用いた従来型デコーダーは、同じ一日のうちでも、時間が経過するに従ってデコーディング性能が低下する。そのため、デコーダーを毎日更新して最新のモデルを用いなければまったく使用できなかった。しかし、新たに研究チームが開発した慢性留置型ECoG電極を用いたデコーダーは、時間が経過しても性能が低下せず、デコーダーの作製から数カ月経過した後でも、十分な予測性能を発揮できた。

デコーディング性能の長期安定性。手首の3次元位置(X、Y、Z)情報をデコードするデコーダーの予測性能が、デコーダー制作からどれくらいの期間安定した性能を保つかを調べた。横軸は日にち、縦軸が予測性能(r)とその安定度(log(pv))を表す。左の2つ(青と緑)がMonkey Aから、右の1つがMonkey Kから記録した性能変化。いずれの場合も、予測性能は低下していない。

デコーディング性能の長期安定性。手首の3次元位置(X、Y、Z)情報をデコードするデコーダーの予測性能が、デコーダー制作からどれくらいの期間安定した性能を保つかを調べた。横軸は日にち、縦軸が予測性能(r)とその安定度(log(pv))を表す。左の2つ(青と緑)がMonkey Aから、右の1つがMonkey Kから記録した性能変化。いずれの場合も、予測性能は低下していない。

これはデコーダーのメンテナンス・コストが大きく低下することを意味するので、BMIの日常的な使用を考えた場合に大きな利点といえるという。BMI研究の最大の壁であった長期安定性の問題を解決し、今後のBMI開発を加速する重要な知見だとしている。


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産総研、脳波で意思伝達する「ニューロコミュニケーター」を開発 2〜3年後に10万円以下で実用化目標

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産総研:脳波計測による意思伝達装置「ニューロコミュニケーター」を開発.

独立行政法人 産業技術総合研究所(産総研)脳神経情報研究部門ニューロテクノロジー研究グループの長谷川良平 研究グループ長は、頭皮上の脳波を測定して脳内意思を解読し、意思伝達を行う装置「ニューロコミュニケーター」を開発したと発表した。

超小型モバイル脳波計と、高速・高精度の脳内意思解読アルゴリズム、さらに効率的な意思伝達アプリケーションを統合した、実用的な「ブレイン-マシン インターフェース(BMI)」システムだとしている。最大500種類以上のメッセージが生成可能で、アバターが人工音声でメッセージを読み上げるという。

筋萎縮性側索硬化症など、発話や書字が困難な重度の運動障害者でも脳活動により意思を伝達できる可能性があり、2〜3年後をめどに10万円以下で実用化を目指す。

「ブレイン-マシン インターフェース(BMI)」とは脳と外部機器との直接入出力を行う技術。BMI技術は、脳機能や身体機能に障害のある患者の治療や、ハンディキャップをもつ人の生活の質を向上させる技術として期待されている。

今回、産総研が開発した「ニューロコミュニケーター」は、頭皮上の脳波を測定し、脳内意思を解読して意思伝達を行うシステムで、認知機能に直接アクセスする「認知型BMI技術」を使って開発された。

このシステムには、以下の3つの「コア技術」があるという。

1つ目は「モバイル脳波計の開発」。携帯電話の半分以下の大きさで、8チャンネルの頭皮上脳波を計測できる超小型無線脳波計だ。BMI実用化を目指す装置としては世界最小レベルであり、かつ将来の量産化を見込んで設計しているという。無線方式でヘッドキャップに直接取り付けることができ、ユーザーの動きを制約せず、ノイズも乗りにくいという。また既存の脳波計は大型で家庭用電源が必要だが、この装置はコイン電池で長時間稼働するため、外出先でも使用可能だという。

モバイル脳波計

モバイル脳波計

2つ目は、「高速・高精度の脳内意思解読アルゴリズム」。従来の同様の脳波で入力するシステムでは、PC画面上に並べて提示される選択肢の属性(明るさや形など)を一瞬だけ変化させることを、擬似ランダムに何度か繰り返し、視覚刺激の変化による「P300 誘発脳波(視覚刺激や聴覚刺激の提示後、300ミリ秒後に出現する陽性の電位変化)」の反応の強さの違いによってユーザーの選択を予測・推測するという手法が多かった。提示回数を増やすと予測精度が高くなるが、時間がかかる。逆に提示回数を少なくすると予測に要する時間が短くなるが、精度が悪くなるという課題があった。

今回のシステムでは、脳内意思決定の時間的変化を定量化するために独自に開発していた「仮想意思決定関数(認知課題1試行ごとの意思決定にかかわる脳内処理過程を推定する関数。脳活動と意思決定の結果との関連を多変量解析の手法を組み合わせて分析し、意思決定がまだなされていない状態から何らかの意思決定がなされるまでの連続的な時間経過を視覚化することが可能だという)」を活用し、高速かつ高精度で予測を行うことに成功した。これまでのところ、1回の選択に2〜3秒という早さで90 %以上の予測精度を実現している。

コア技術の3つ目は、「効率的な意思伝達支援メニュー」。脳活動に着目した従来の意思伝達装置はメッセージの種類が少ないことや、メッセージを作るまでの時間がかかった。産総研ではこの問題を解決するために、少ない操作回数で多様なメッセージを作成することができる「階層的メッセージ生成システム」を開発した。

このシステムではユーザーは、タッチパネル画面に提示された8種類のピクトグラム(非常口や車イスなどさまざまな事象を単純な絵にした絵文字)の中から伝えたいメッセージと関連のあるものを1つ選ぶ作業を3回連続で行う。3つのピクトグラムの組み合わせ(8の3乗)で最大512種類のメッセージを作成することができる。このシステムに、選択肢のピクトグラムを擬似ランダムにフラッシュして「P300脳波」を誘発する機能を付け加えることで、タッチパネル操作だけでなく脳波によっても入力できるようにした。

階層的メッセージ生成システムの例

階層的メッセージ生成システムの例

この3つのコア技術を統合することで実用的なBMIシステムである「ニューロコミュニケーター」を実現したとしている。

平成21年度障害者保健福祉推進事業「障害者自立支援機器等研究開発プロジェクト」の支援を受けて開発したもので、プロジェクトでは、学校法人 日本大学医学部(研究分担者:深谷 親 准教授)と共同で、在宅の障害者や入院患者への臨床応用も検討しているという。また、判別しやすい脳波を誘発する視覚刺激の提示方法に関しても、国立大学法人 豊橋技術科学大学エレクトロニクス先端融合研究センター(研究分担者:南 哲人 特任准教授)と共同で研究を行っているという。

今後は、パーツの選択や製造工程などを見直して最終的には10万円以下(他に要パソコン)の製品として、2〜3年後をめどに実用化を目指す。また開発予定の脳波計および解析システムは、脳波に着目した家庭での健康管理や、教育やスポーツ分野におけるニューロフィードバックシステムの導入、ニューロマーケティング分野におけるフィールド調査の促進など、さまざまな経済効果や新規市場開拓効果が見込まれるとしている。


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MIT、Peratech社に次世代のロボットの皮膚となる触覚センサーの開発を委託

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引用元: Peratech – MIT Press Release.

Peratech社はMITメディアラボから単に接触だけではなく、触ったものがどこがどう硬いのかに分かる分かる触覚センサの開発を委託されたと発表した。

キーとなるとのは同社独自の「QTC(Quantum Tunnelling Composites、量子トンネリング複合)」素材。電気抵抗の変化で接触や力を検出できる。印刷技術で厚さ75ミクロンにでき、独自の形状に加工することも容易だという。可動部も無く、エアギャップ部分も必要としない。

また「QTC」は、さわったものがどのように硬いかを検出できるとしている。肩や上半身にこのセンサを張ることで、人間そのほかとの接触やインタラクションを行えるようになるという。

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ジェスチャー・インターフェースって見た目は面白いけど……

「マイノリティーリポート」そのものだ!―Oblong、驚異のジェスチャー・コンピューティングをTEDでデモ.

g-speak overview 1828121108 from john underkoffler on Vimeo.

oblong’s tamper system 1801011309 from john underkoffler on Vimeo.

見た目は確かに面白いんですよね。展示会の類いにこの手が出ると、メディアの人たちがよってたかって取材するのも、まあ分かります。

でも実用性となるとどうでしょうね。腕ずっとあげてぶんぶん振るのって、もってせいぜい2分くらいのものでしょう。

テレビのチャンネル切り替えくらいなら使えるんじゃないの、と思う人もいるかもしれませんが、だったら今のリモコンのほうが動作は少なくてすみます。

だいたい人間の動作って大雑把過ぎなんですよね。むしろピクッと指先を動かしただけで何か出来る、ってところが今のリモコン的インターフェースの良いところだろうと思います。マウスだってそうでしょ。指先だけで画面上をコントロールできる。

もっとも、マウスは平らな面が必要だったりしますし、まだまだ不便なところはあります。ジェスチャーインターフェースも、車の開発などにおいて、実物大で巨大なものを投影した状態で行うプレゼンのようなシチュエーションなら使えるのかもしれません。メディアアートの類にはいかにも応用されそうですし。

でももうちょっと考えたいところです。

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iPhoneのマルチタッチで二足歩行ロボットを操作

「Walky: Operating Method for a Bipedal Walking Robot through Natural Finger Gestures on iPhone」は、ドラッグ&ドロップで指示すれば料理を作ってくれるロボットと同じく、JST ERATO 五十嵐デザインインタフェースプロジェクトの慶応義塾大学大学院修士の杉浦裕太氏らによるロボット操作のインターフェース提案、その2です。

マルチタッチを使って、指を動かすことで二足歩行ロボットの足の動きを操作します。ダブルタップによってジャンプさせたり、サイドステップさせたりもできます。

現在、パシフィコ横浜で開催中の「SIGGRAPH Asia 2009」でデモされており、管理人もデモを体験して来ました。ビデオを見て想像していたよりは難しかったですが、馴れはじめると急激に楽しくなります。

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